[发明专利]一种基于双通路U型卷积神经网络的医学图像分割方法有效
| 申请号： | 201810203917.X | 申请日： | 2018-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN108492286B | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 于曦;胡科;刘昶;何煜;朱泓超 | 申请（专利权）人： | 成都大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 何凡 |
| 地址： | 610106 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于双通路U型卷积神经网络的医学图像分割方法，将双通道模块与U型网络很好地融合在一起，通过堆叠操作重用原始特征，同时将特征相加产生新的特征，提高了网络的训练精度；同时利用U型卷积神经网络架构进行块与块之间横向的特征堆叠，大大提高了网络训练的收敛速度，更快地得到理想的训练模型。本发明能够满足医学图像需要处理的数据量较大，对处理的效率和精度要求较高的需求，在生物医学检测应用中实现了非常良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通路 卷积 神经网络 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双通路U型卷积神经网络的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对待分割的功能磁共振图像数据进行预处理，得到训练集数据和测试集数据；S2、构建双通路U型卷积神经网络；S3、将训练集数据输入双通路U型卷积神经网络进行训练，得到学习后的卷积神经网络模型；S4、将测试集数据输入学习后的卷积神经网络模型，输出图像分割结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都大学，未经成都大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810203917.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
